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r - 通过列表/向量中的索引选择最接近的 x 元素

问题描述

如果我有一个向量，例如x <-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)，我想要一个函数 f ， f(vector,index,num)它在哪里获取向量并num在索引上为我提供与该向量“最接近”的元素示例： f(x,3,4) = c(1,2,4,5) f(x,1,5) = c(2,3,4,5,6) f(x,8,3) = c(6,7,9)

由于还有一个问题，如果我们有一个奇数，我们需要选择是对称选择左侧还是右侧，让我们选择左侧（但右侧也可以）即f(x,4,5) = c(1,2,3,5,6) and f(x,7,3) = c(5,6,8)

我希望我的问题很清楚，感谢您的任何帮助/回复！

编辑： 的原始向量c(1:9)是任意的，该向量可以是字符串向量，也可以是长度为 1000 的向量，其中包含重复的随机数字等。

IEc(1,7,4,2,3,7,2,6,234,56,8)

标签： rvectorindicesclosest

解决方案

num_closest_by_indices <- function(v, idx, num) {
  # Try the base case, where idx is not within (num/2) of the edge
  i <- abs(seq_along(x) - idx)
  i[idx] <- +Inf # sentinel

  # If there are not enough elements in the base case, incrementally add more
  for (cutoff_idx in seq(floor(num/2), num)) {
    if (sum(i <= cutoff_idx) >= num) {
      # This will add two extra indices every iteration. Strictly if we have an even length, we should add the leftmost one first and `continue`, to break ties towards the left.
      return(v[i <= cutoff_idx])
    }
  }
}

下面是这个算法的一个例子：我们按照期望的顺序对索引进行排序，然后选择最低num的合法索引：

> seq_along(x)
  1 2 3 4 5 6 7 8 9
> seq_along(x) - idx
  -2 -1  0  1  2  3  4  5  6
> i <- abs(seq_along(x) - idx)
   2  1  0  1  2  3  4  5  6
> i[idx] <- +Inf # sentinel to prevent us returning the element itself
   2   1 Inf   1   2   3   4   5   6

现在我们可以找到num具有最小值的元素（任意打破平局，除非您有偏好（左））。我们的第一个猜测是所有索引 <= (num/2) ；如果在开始/结束index之内，这可能还不够。(num/2)

> i <= 2
  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
> v[i <= 2]
  1 2 4 5

因此，调整@dash2 的代码来处理某些索引非法（非正数，或 > 长度（x））的极端情况，即! %in% 1:L. 然后min(elems)是我们无法选择的非法索引的数量，因此我们必须选择abs(min(elems))更多。

笔记：

  • 最后，代码通过三个分段案例处理起来更简单，更快捷。哇。
  • (num+1)如果我们选择索引，它实际上似乎简化了事情，然后idx在返回答案之前删除。用来result[-idx]删除它。

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